model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-06), metrics=['acc']) history = model.fit_generator( generator=train_generator, steps_per_epoch=(num_train//BATCH_SIZE), epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=(num_val//BATCH_SIZE) )

这段代码是使用Keras中的模型编译和训练函数来训练一个深度学习模型。首先，使用categorical_crossentropy作为损失函数进行编译。接下来，使用RMSprop优化器作为优化算法，并设置学习率为0.001、rho为0.9和epsilon为1e-06。最后，使用acc作为评估指标。接着使用fit_generator函数对模型进行训练，其中训练样本来自train_generator，验证样本来自validation_generator。每个epoch内进行num_train // BATCH_SIZE步训练，总共进行50个epoch训练，每个epoch内进行num_val // BATCH_SIZE步验证。

相关问题

RMSprop以及python的调用

RMSprop是一种用于优化神经网络的算法，它可以在训练过程中自适应地调整学习率，从而加快收敛速度。在Python中，可以通过使用keras库中的RMSprop优化器来调用该算法。具体代码如下：

from keras.optimizers import RMSprop

optimizer = RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

其中，lr表示学习率，rho表示平均梯度的衰减因子，epsilon表示防止除以零的小常数，decay表示每次更新后学习率衰减的速度。可以根据实际情况调整这些参数。